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試分析Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集研究

2018-10-19 09:11:24程亦球
西部論叢 2018年11期
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)金融

程亦球

摘 要:互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著海量的信息資源,同時(shí)也蘊(yùn)含著冗雜的數(shù)據(jù)資源。如何獲取具有價(jià)值性、決策性的信息資源儼然成為有效獲取互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要求。而通過(guò)利用Python可以獲取、解析并提取具備關(guān)鍵性?xún)r(jià)值的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù),與此同時(shí),還可以提取關(guān)鍵信息進(jìn)行合理存儲(chǔ),具有較大的應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)于此,文章主要結(jié)合Python特性,分析其在互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集方面的具體應(yīng)用,僅供參考。

關(guān)鍵詞:Python 互聯(lián)網(wǎng)金融 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)采集

前言:隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,互聯(lián)網(wǎng)金融體系得到了全面發(fā)展,尤其體現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模方面。金融領(lǐng)域的工作人員通過(guò)利用互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢(shì),完成數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析等復(fù)雜性較高的工作,從而獲取最具價(jià)值性的信息數(shù)據(jù)。從某種程度上來(lái)說(shuō),通過(guò)獲取到最具價(jià)值性的信息數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)可以適當(dāng)降低自身的營(yíng)銷(xiāo)成本,實(shí)現(xiàn)預(yù)期的經(jīng)濟(jì)效益。在此過(guò)程中,Python能夠輔助互聯(lián)網(wǎng)金融體系完成數(shù)據(jù)采集工作與后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作,進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性、安全性,應(yīng)用效果較佳。

1 獲取互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的相關(guān)途徑分析

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的相關(guān)特性,我們大致可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的來(lái)源分為兩種,分別是內(nèi)部數(shù)據(jù)來(lái)源與外部數(shù)據(jù)來(lái)源。其中,內(nèi)部數(shù)據(jù)主要來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中,較之外部數(shù)據(jù)相比,獲取方便。但是數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)往往不能直接被相關(guān)人員用于分析工作當(dāng)中,多需要通過(guò)數(shù)據(jù)整合、清洗以及轉(zhuǎn)換后才能進(jìn)行直接使用。與此同時(shí),企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)可以有效針對(duì)客戶(hù)的實(shí)際需求進(jìn)行細(xì)分,預(yù)測(cè)企業(yè)金融產(chǎn)品的發(fā)展不足與發(fā)展趨勢(shì)。輔助工作人員進(jìn)行科學(xué)決策,并以行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)分析客戶(hù)的實(shí)際需求。然而,光憑借企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,往往不夠的,還需要工作人員利用外部數(shù)據(jù)進(jìn)行決策、分析[1]。

根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,外部金融數(shù)據(jù)的來(lái)源豐富多種且形式多樣,根據(jù)來(lái)源途徑的性質(zhì)進(jìn)行劃分,大體可以分為以下三種:第一種,通過(guò)與數(shù)據(jù)擁有方簽署合作協(xié)議獲取金融數(shù)據(jù);第二種,通過(guò)購(gòu)買(mǎi)金融數(shù)據(jù)庫(kù)獲取金融數(shù)據(jù);第三種,利用數(shù)據(jù)采集工作自動(dòng)化獲取所需的金融數(shù)據(jù)。結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,第三種數(shù)據(jù)采集方式往往可以依照私人需求完成數(shù)據(jù)采集工作,在獲取數(shù)據(jù)方面具備更高的針對(duì)性,不足的是,對(duì)技術(shù)方面的要求甚高,且不能違反網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集的相關(guān)規(guī)定,避免引發(fā)法律糾紛事件,如“酷米客”與“車(chē)來(lái)了”之間的數(shù)據(jù)糾紛事件,這一點(diǎn)必須加以注意。

2 互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的具體類(lèi)型

利用數(shù)據(jù)采集工具自動(dòng)化采集互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)時(shí),往往會(huì)遇到多種類(lèi)別數(shù)據(jù)來(lái)源。根據(jù)行業(yè)領(lǐng)域或者發(fā)展途徑的不同,我們可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分為股票、證券、期貨等與理財(cái)方面有關(guān)的數(shù)據(jù)資源。像電子商務(wù)數(shù)據(jù)、微博等方面數(shù)據(jù),可以歸類(lèi)為社交平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)金融評(píng)論數(shù)據(jù)[2]。

根據(jù)數(shù)據(jù)自身結(jié)構(gòu)類(lèi)型或者性質(zhì)的不同,我們也可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分為數(shù)字、短文本、音頻等方面的數(shù)據(jù)。其中,以日期、價(jià)格等為主的數(shù)據(jù)資源多以數(shù)字形式存在或者短文本形式存在,而評(píng)論、新聞等多以長(zhǎng)文本形式存在。隨著我國(guó)通訊技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)金融體系的不斷發(fā)展,以圖片、音頻以及視頻等為主的新興數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式,逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的主要來(lái)源。

3 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集方式

主要以上述外部數(shù)據(jù)采集方式中的第三種方式,即利用數(shù)據(jù)采集工作自動(dòng)化采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),進(jìn)行探討與分析。一般來(lái)說(shuō),互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在采集方式上可以選擇網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等方式,獲取網(wǎng)絡(luò)程序與腳本。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)在訪問(wèn)某一個(gè)文本鏈接的時(shí)候,往往可以從HTML標(biāo)簽中獲取所需信息的網(wǎng)頁(yè)資源,即地址信息。在此過(guò)程中,我們可以根據(jù)關(guān)鍵詞等提示信息,對(duì)所有相關(guān)網(wǎng)頁(yè)信息進(jìn)行合理分析與存儲(chǔ),便于工作人員完成后續(xù)的數(shù)據(jù)工作,確保數(shù)據(jù)采集與分析安全、合理。

4 基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集分析

C++、C#、Java、Python等程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言都可以用于互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集當(dāng)中,以網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言形式進(jìn)行數(shù)據(jù)方面的獲取工作。其中,以Python為代表的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,為工作人員提供了豐富的API和大量的數(shù)據(jù)處理工具。與此同時(shí),還可以利用C語(yǔ)言以及C++等編寫(xiě)程序拓寬模塊,以便更好地用于第三方庫(kù)當(dāng)中。結(jié)合以往的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,工作人員在應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作時(shí),如果遇到小規(guī)模數(shù)據(jù)采集情況時(shí),工作人員可以使用requests+Beautiful Soup+re的體系結(jié)構(gòu)予以實(shí)現(xiàn)。

一般來(lái)說(shuō),應(yīng)用requests庫(kù)時(shí),工作人員可以利用其自動(dòng)化提交網(wǎng)絡(luò)的特性,自動(dòng)爬取HTML頁(yè)面,獲得所需的信息。如果遇到較大規(guī)模數(shù)據(jù)采集情況時(shí),工作人員則可以使用scraper體系結(jié)構(gòu)或者Portia體系結(jié)構(gòu)形式完成數(shù)據(jù)采集以及分析工作。以互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集實(shí)證進(jìn)行分析,如針對(duì)淘寶網(wǎng)站“大碼女裝”的銷(xiāo)售情況進(jìn)行分析。

首先,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集需要獲取商品名稱(chēng)、價(jià)格、銷(xiāo)售量等方面的信息資源。在此過(guò)程中,工作人員應(yīng)該查看網(wǎng)戰(zhàn)根目錄下的robots.txt文件,目的在于明確該網(wǎng)站爬蟲(chóng)過(guò)程中的限制要求。其次,合理制定搜索策略,獲取HTML頁(yè)面信息。如提取商品名稱(chēng)、價(jià)格等關(guān)鍵性信息。最后,在完成上述步驟之后,存儲(chǔ)所獲得商品信息資源[3]。

結(jié)論:總而言之,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作,較之從前相比,在數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析方面取得較大突破,有效規(guī)避了以往數(shù)據(jù)分析力度不足的情況。最重要的是,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作,在數(shù)據(jù)分析方面具備多種方式,可以通過(guò)利用數(shù)據(jù)采集工具,自動(dòng)化采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),完成精準(zhǔn)分析工作,為從業(yè)人員提供最具價(jià)值性的信息數(shù)據(jù)。可以說(shuō),Python的出現(xiàn)與普及應(yīng)用為我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)帶來(lái)了巨大的應(yīng)用價(jià)值,值得我們推廣與研究。因此,針對(duì)現(xiàn)階段Python應(yīng)用中存在的不足之處,必須進(jìn)行及時(shí)改進(jìn)與完善,確保我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集安全、合理。相信通過(guò)從業(yè)人員的不懈努力,基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作勢(shì)必會(huì)上升到全新高度,讓我們拭目以待!

參考文獻(xiàn):

[1] 王蕾,安英博,劉佳杰. 基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集[J]. 合作經(jīng)濟(jì)與科技,2017(09):47-49.

[2] 翟紅藝. 基于Python的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2011(01):56.

[3] 魏冬梅,何忠秀,唐建梅. 基于Python的Web信息獲取方法研究[J]. 軟件導(dǎo)刊,2018,17(01):41-43.

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